Avanços e desafios do ML DL na segurança cibernética: DE

A integração da cibersegurança e dos sistemas inteligentes, destacando a forma como a aprendizagem automática (ML) e a aprendizagem profunda (DL) melhoram a ciberdefesa moderna. Introduz os conceitos fundamentais da cibersegurança, a evolução das ameaças e das defesas e os princípios fundamentais da aprendizagem automática, como a recolha de dados, o pré-processamento, os algoritmos de aprendizagem e os desafios, incluindo o desequilíbrio dos dados, a deriva de conceitos, a escalabilidade e a robustez. O texto explora as arquitecturas de aprendizagem profunda e as suas aplicações na deteção de intrusões, na inteligência contra ameaças e na análise de malware, dando ênfase à deteção de anomalias, à análise automatizada de ameaças e à resiliência contra a evasão. Também aborda a aprendizagem automática adversária, a robustez do modelo, as considerações éticas e legais, a privacidade e a interpretabilidade. O livro conclui com as tecnologias de IA emergentes, os sistemas de defesa autónomos e as futuras direcções de investigação para a criação de soluções de cibersegurança resilientes e explicáveis baseadas em IA.